<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div style="color:rgb(51,51,153)"><br>Hello Heather, some notes below that should help you. Best wishes.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">​there were two typos below which I corrected :)​</div><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">*******************BEGIN NOTES FOR HEATHER</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">0. Generally speaking if one does not meet ICA's constraints (enough time points relative to total amount of channels) then it is totally possible that the solutions are not stable, or do not "settle" accurately on ICs. Note it's also possible that the artifacts you are interested in are not well-represented enough, and "regular/stereotyped" enough for ICA to accurately detect them.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">1. Make sure that the visual cleaning <div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153);display:inline">​d​</div>oes no<div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153);display:inline">​t​</div> involve removal of eyeblinks and stereotyped artifacts (such as EMG). ICA needs clear information in the data in order to "retrieve" good ICs.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">2. Although some some researchers have published ICA results for high-density systems with short time periods, it's probably best to reduce some of the information in you data if you're worried about the ICA results, and then compare. Reducing can involve dropping a set of channels (e.g., 32 or 64) and also downsampling (e.g, cut the sampling rate in half).</div><div style="color:rgb(51,51,153)">However, I and others have had success at least pulling out artifactual ICs from ICA of high-density data with relatively short time periods (e.g., 2 to 5 minutes). There are many articles with 32 and 64 channel data with short time periods that use ICA for cleaning at least.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">3. Not all ICA solutions for every subject are stable or great. There are usually some percentage that are a bit weird. In the case of multiple eye blink ICs, I usually remove them if they are within the first 25 ICs, even if there is more than one. I don't remove them when they seem thoroughly mixed with other scalp patterns, suggesting that those ICs have blink + other patterns within them.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">4. You may want to try ASR or PREP (both eeglab plugins) that may get your data cleaner before visual inspection and ICA. You may also want to try PCA to reduce total number of components (which may "merge" some of you similar components).</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">5. You may want to only remove the truly worst periods, run ICA, then apply ICA to the continous data that has received no cleaning, then remove clearly artifactual ICs, and THEN</div><div style="color:rgb(51,51,153)">do the visual cleaning. This should <div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153);display:inline">​increase</div> total time left in your conditions.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">6. You may also benefit from the below if you haven't had a chance to yet:</div><div style="color:rgb(51,51,153)">a. Luca's IC classification training site (just google eeglablist luca IC classification)</div><div style="color:rgb(51,51,153)">b. Makoto's general recommendations for ICA pipelines</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">7. If you keep having issues with the processes you raised, I recommend sending more details and pictures of ICs at least.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">8. try one or two subjects with several different cleaning and ICA paths, and compare across them. This might help you settle on best-possible <div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153);display:inline">​pipeline</div> for your data.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)">9. Review publications that use iCA with 128 channel data and relatively short time periods for further  ideas.</div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div style="color:rgb(51,51,153)"><br class="m_-3944554806536163193gmail-Apple-interchange-newline">*******************END NOTES FOR HEATHER<br></div></div><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div class="h5"><div lang="EN-US" link="blue" vlink="purple"><div class="m_-3944554806536163193m_3312802020380721276WordSection1"><p class="MsoNormal"><br></p></div></div></div></div></blockquote></div></div>
</blockquote></div><br></div></div>